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2022년 인천광역시청소년과학탐구대회 과학토론 논제

(고등부)

■ 문제 상황

단백질은 모든 생명 현상에 관여한다. 단백질은 유전자 정보에 따라 20 종류의 아미노산이 긴 사슬의 형태로 수백 개 이상 이어져 만들어진다. 이 아미노산들이 분자들 간 힘에 따라 상호작용하면서 고유한 3차원 단백질 구조를 만드는데, 이를 단백질 접힘이라고 한다. 단백질 구조는 단백질의 기능과 직결되기 때문에 구조를 알아내면 약물의 영향을 평가하거나 효소의 특성을 파악하는 등 단백질의 특징을 예측할 수 있다.

단백질 접힘은 워낙 변수가 많아 아미노산만으로는 입체 구조를 예측하기 어려웠다. 과학자들은 X선 결정학 등을 이용해 단백질 구조를 직접 분석해 10만 여 종의 구조를 해독했다. 그러나 하나의 단백질 구조를 분석하는 데 오랜 시간이 걸리는 어려움이 있어, 구조가 해독된 단백질의 수가 크게 늘지는 못했다. 때문에 과학자들은 실험 대신 컴퓨터 계산으로 단백질의 구조를 예측하는 연구를 수행해 왔다. 단백질들끼리의 상호작용을 일일이 계산해 단백질의 최종 구조를 찾아내는 방식이다.

그러던 중 인공지능 프로그램 개발 회사 ‘딥마인드’가 개발한 AI에 의해 단백질 구조 연구의 판세가 바뀌었다. AI는 이미 알려진 단백질 구조와 아미노산 배열을 학습하기만 하면 새로운 아미노산 배열에서 구조를 예측할 수 있다. AI ‘알파폴드2’는 인간 단백질의 98.5%를 예측하면서도 개별 아미노산의 위치 예측도가 최소 58%에 달하여 예측 능력이 매우 우수한 것으로 나타났다.

딥마인드의 ‘알파폴드2’ 공개 이후 단백질 간의 결합 형태까지 예측할 수 있는 AI ‘로제타폴드’도 개발되었다. 전문가들은 AI를 활용한 단백질 구조 예측이 생물학 연구에 새 전기를 불러올 것으로 기대하고 있다.

출처: 조승한, 『구글 딥마인드AI, 인간 단백질 2만개 구조 모두 예측했다.』, 동아사이언스, 2021.07.23.

■ 토론 논제

[논제1] 단백질의 입체 구조 및 단백질 간의 결합 형태에 대한 이해가 중요한 이유를 설명하고, AI에 의한 단백질 구조 예측 능력 발전이 인류에 미칠 긍정적, 부정적 영향에 대해 논하시오.

[논제2] AI와 생명과학이 결합하여 인류의 발전에 기여할 수 있는 창의적 분야를 제시하고, 그 실현 가능성을 과학적 근거를 들어 논하시오.